Day: April 14, 2026

Hewlett Packard Enterprise (HPE) baru saja mengumumkan pencapaian penting di dunia teknologi AI. Produk mereka, HPE Alletra Storage MP X10000, menjadi solusi penyimpanan berbasis objek pertama yang mendapatkan sertifikasi dari NVIDIA melalui program NVIDIA-Certified Storage (NVCS). Sertifikasi ini bukan sekadar label biasa. Artinya, NVIDIA telah menguji dan memastikan bahwa sistem storage ini mampu bekerja optimal untuk kebutuhan AI modern, termasuk untuk skala besar hingga penggunaan ratusan GPU. Apa Itu Object Storage dan Kenapa Penting untuk AI? Dalam dunia AI, data adalah “bahan bakar utama”. Sistem AI biasanya harus memproses data dalam jumlah sangat besar—bahkan hingga petabyte—terutama data yang tidak terstruktur seperti: Gambar Video Teks Log data Di sinilah object storage berperan. Berbeda dengan storage tradisional, object storage dirancang untuk: Menyimpan data dalam jumlah sangat besar Mengelola data secara fleksibel Mendukung akses cepat untuk kebutuhan AI Dalam pipeline AI (alur kerja AI), object storage digunakan di berbagai tahap seperti: Training model (melatih AI) Inference (menggunakan AI untuk prediksi) Data preparation (persiapan data) Jika storage lambat, maka GPU juga akan “menunggu”, sehingga performa AI jadi tidak maksimal. Kenapa Sertifikasi NVIDIA Ini Penting? Program NVIDIA-Certified Storage (NVCS) bukan sekadar uji kompatibilitas biasa. Ini adalah proses validasi yang sangat ketat. Beberapa hal yang diuji dalam sertifikasi ini: Performa saat menangani beban kerja AI nyata Kemampuan scaling (dari kecil hingga sangat besar) Keandalan sistem untuk penggunaan enterprise Integrasi dengan ekosistem NVIDIA Sertifikasi level dasar (foundation level) memastikan bahwa: Sistem mampu mendukung kebutuhan AI skala kecil hingga menengah Bisa bekerja dengan perangkat NVIDIA lainnya seperti: GPU Networking Software AI Dengan kata lain, sistem ini sudah siap digunakan untuk implementasi AI di dunia nyata. Performa Tinggi untuk Mendukung GPU Salah satu poin penting dari sertifikasi ini adalah kemampuan storage untuk “memberi makan” GPU dengan data secara cepat dan stabil. Mengapa ini penting? GPU sangat cepat dalam memproses data, tetapi: Jika data lambat masuk → GPU jadi tidak optimal Jika terjadi bottleneck I/O → performa turun drastis Dengan HPE Alletra Storage MP X10000: Data dapat dikirim secara konsisten (throughput tinggi) Latensi lebih rendah GPU dapat bekerja secara maksimal tanpa hambatan Hasilnya: Training model jadi lebih cepat Inference lebih responsif Pemanfaatan GPU lebih efisien Bagaimana Proses Pengujian NVCS Dilakukan? Pengujian dalam program NVCS dilakukan dengan pendekatan realistis, bukan sekadar simulasi sederhana. Beberapa metode pengujian: Menggunakan CPU untuk benchmark sintetis Menggunakan GPU untuk simulasi beban kerja nyata Menguji skala dari: 1 node Hingga 10.000 GPU Semakin tinggi level sertifikasi, semakin berat pula ujiannya. Jadi, sistem yang lolos benar-benar siap untuk digunakan di lingkungan produksi. Jenis Beban Kerja yang Diuji NVCS menguji berbagai jenis workload AI, antara lain: 1. Training Membaca data besar secara berkelanjutan Menyimpan checkpoint model 2. Inference Membaca data dengan latensi rendah Mengakses model dengan cepat 3. Fine-tuning Melakukan update kecil secara terus-menerus Membaca dan menulis data secara berulang 4. KV Cache Akses data acak dengan kecepatan tinggi Penting untuk aplikasi real-time seperti chatbot Semua ini mencerminkan kebutuhan nyata dalam sistem AI modern. Apa Artinya untuk Perusahaan Anda? Dengan adanya sertifikasi ini, perusahaan bisa lebih percaya diri dalam membangun sistem AI. Artinya: Infrastruktur sudah teruji untuk skala besar Risiko performa rendah bisa diminimalkan Integrasi dengan teknologi NVIDIA lebih mudah Solusi ini mendukung berbagai GPU NVIDIA, seperti: NVIDIA L40S NVIDIA H100 NVL NVIDIA H200 NVL RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition Semua ini dapat digunakan hingga skala 128 GPU dalam satu sistem. Kesimpulan Sertifikasi NVIDIA untuk HPE Alletra Storage MP X10000 menandai langkah besar dalam pengembangan infrastruktur AI. Dengan kombinasi: Storage berperforma tinggi GPU canggih Jaringan cepat Perusahaan kini dapat membangun sistem AI yang: Lebih cepat Lebih efisien Lebih siap untuk skala besar Di era AI saat ini, bukan hanya model yang penting, tetapi juga infrastruktur di belakangnya. Dan dengan solusi seperti ini, fondasi AI menjadi jauh lebih kuat Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan storage indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi storage.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!

Di era AI modern, sistem kecerdasan buatan harus memproses data dalam jumlah yang sangat besar. Data ini bisa mencapai skala petabyte (PB) dan terus bertambah setiap hari hingga terabyte (TB). Biasanya, data tersebut disimpan dalam bentuk vektor di dalam database untuk keperluan pencarian cerdas, seperti chatbot berbasis AI. Namun, ada tantangan besar: proses indexing (mengatur data agar bisa dicari dengan cepat) dalam skala besar ini bisa memakan waktu berhari-hari hingga berminggu-minggu jika hanya menggunakan CPU. Hal ini memperlambat pengembangan AI dan meningkatkan biaya komputasi. Selain itu, proses yang lambat juga membuat data menjadi “tidak segar”, sehingga hasil AI seperti chatbot bisa kurang akurat. Solusi: Percepatan dengan GPU Dengan menggunakan teknologi dari Hewlett Packard Enterprise dan NVIDIA, masalah ini dapat diatasi. Solusi ini memanfaatkan: HPE Alletra Storage MP X10000 sebagai penyimpanan data berperforma tinggi Teknologi GPU acceleration dari NVIDIA (cuVS dan cuObject) Hasilnya sangat signifikan: Proses indexing menjadi 17 kali lebih cepat Proses keseluruhan menjadi 8 kali lebih cepat Data skala terabyte bisa diproses dalam kurang dari 1 jam Bagaimana Sistem Ini Bekerja? 1. Infrastruktur Penyimpanan Sistem menggunakan cluster penyimpanan dengan: 3 node storage Teknologi NVMe (penyimpanan super cepat) Protokol S3 (standar cloud) Dukungan RDMA (transfer data super cepat antar server) 2. Infrastruktur Komputasi Untuk pemrosesan data digunakan server: CPU dual-socket 1 GPU NVIDIA H100 Software database vektor: Milvus 3. Tahapan Proses Indexing Proses indexing terdiri dari tiga tahap utama: Upload Data dikirim ke sistem Ingestion Data diproses dan disiapkan Index Construction Sistem membuat indeks agar data bisa dicari dengan cepat Perbandingan CPU vs GPU Hasil pengujian menunjukkan perbedaan yang sangat besar: Dengan CPU saja: Total waktu: lebih dari 6 jam 90% waktu habis untuk proses indexing Dengan GPU: Total waktu: kurang dari 47 menit Proses indexing jauh lebih cepat Ini menunjukkan bahwa bottleneck utama ada di proses komputasi, dan GPU mampu mengatasinya secara efektif. Peran RDMA dalam Performa Selain GPU, teknologi RDMA (Remote Direct Memory Access) juga berperan penting. RDMA memungkinkan: Transfer data langsung antar memori (tanpa CPU) Latensi lebih rendah Performa lebih stabil Dibandingkan metode biasa (TCP): CPU tidak terbebani Transfer data lebih efisien Cocok untuk beban kerja besar dan paralel Walaupun peningkatan dari RDMA dalam studi ini hanya sekitar 4% untuk indexing, dampaknya akan jauh lebih besar untuk proses yang lebih berat di sisi I/O (input/output). Insight Penting dari Studi Ini Dari hasil penelitian ini, ada beberapa pelajaran penting: CPU memiliki keterbatasan dalam komputasi besar GPU mampu menghilangkan bottleneck komputasi RDMA membantu mengurangi hambatan transfer data Infrastruktur harus seimbang antara: GPU (komputasi) Storage (penyimpanan cepat) Network (transfer data cepat) Jika salah satu tidak optimal, performa keseluruhan akan terhambat. Ringkasan Hasil Utama Perbandingan CPU vs GPU: Waktu indexing: CPU: 20.440 detik GPU: 1.165 detik Total waktu: CPU: 22.678 detik (~6 jam) GPU: 2.800 detik (~47 menit) Percepatan: Indexing: 17,5x lebih cepat Total proses: 8x lebih cepat Kesimpulan Teknologi GPU benar-benar mengubah cara kerja database vektor dalam AI. Dengan kombinasi: GPU NVIDIA Storage cepat dari HPE Jaringan RDMA Proses yang sebelumnya memakan waktu berjam-jam kini bisa diselesaikan dalam hitungan menit. Hal ini sangat penting untuk: Chatbot AI Sistem rekomendasi Analitik data real-time Dengan infrastruktur yang tepat, perusahaan dapat membangun sistem AI yang lebih cepat, akurat, dan efisien. Langkah Selanjutnya Ke depan, pengembangan akan difokuskan pada: Penggunaan multi-GPU Optimasi performa upload data Skalabilitas untuk dataset yang lebih besar Tujuannya adalah menciptakan sistem AI yang bisa berkembang secara linear sesuai kebutuhan. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan storage indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi storage.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!

Di era digital saat ini, keamanan siber bukan lagi sekadar “opsional” atau tambahan. Bagi perusahaan, keamanan sudah menjadi kebutuhan utama. Ancaman yang dihadapi juga semakin kompleks, mulai dari serangan ransomware yang canggih hingga tantangan mengamankan sistem hybrid dan lingkungan berbasis AI. Perusahaan kini dituntut untuk: Menjaga data tetap aman Memastikan sistem tetap berjalan (business continuity) Mematuhi regulasi yang semakin ketat Mengelola risiko dari semakin luasnya permukaan serangan Dalam acara RSA Conference 2026, Hewlett Packard Enterprise (HPE) memperkenalkan pendekatan baru yang lebih menyeluruh untuk menghadapi tantangan ini. Pendekatan Terintegrasi: Keamanan + Ketahanan HPE tidak hanya menawarkan produk keamanan, tetapi juga pendekatan yang menggabungkan: Perlindungan data Keamanan jaringan Pemulihan sistem Semua ini dirancang untuk membantu perusahaan menghadapi serangan siber dengan lebih siap dan cepat pulih. Fokus utama HPE adalah membangun cyber resilience (ketahanan siber), yaitu kemampuan perusahaan untuk: Mencegah serangan Mendeteksi ancaman Pulih dengan cepat setelah insiden Portofolio Lengkap untuk Keamanan Modern HPE menghadirkan berbagai solusi yang saling terintegrasi, di antaranya: 1. Data Protection dan Networking Terpadu HPE menggabungkan solusi: Perlindungan data Jaringan (networking) Menjadi satu arsitektur yang terintegrasi. Contohnya: HPE Data Protection untuk melindungi data HPE Aruba Networking untuk keamanan jaringan Dengan pendekatan ini, perusahaan bisa: Mengelola keamanan lebih sederhana Mengamankan lingkungan hybrid (cloud + on-premise) Mendukung penggunaan AI dengan aman Demo Teknologi di Booth HPE Dalam acara tersebut, HPE juga menampilkan berbagai demo langsung, seperti: 🔐 Perlindungan dari Ransomware Menggunakan: HPE Aruba Networking Central HPE Zerto Software Solusi ini membantu: Mendeteksi serangan lebih cepat Melindungi sistem dari gangguan 💾 Storage Aman dari Serangan Menggunakan: HPE Alletra Storage MP B10000 Dikombinasikan dengan tools keamanan seperti: Elastic (untuk monitoring dan analisis keamanan) Hasilnya: Sistem storage lebih aman Ancaman bisa dideteksi lebih awal Integrasi HPE Zerto dan Microsoft Defender Salah satu inovasi penting adalah integrasi antara: HPE Zerto Microsoft Defender Fitur utamanya: Deteksi ancaman otomatis Penandaan data yang mencurigakan (checkpoint anomaly) Pemulihan sistem lebih cepat Dengan fitur ini, perusahaan bisa: Mengidentifikasi serangan lebih dini Mengembalikan sistem ke kondisi aman dengan cepat Ini juga sangat membantu penyedia layanan IT (managed service provider) dalam menawarkan layanan cyber recovery. Integrasi Storage untuk Perlindungan Maksimal HPE juga menggabungkan: HPE StoreOnce HPE Alletra Storage Tujuannya adalah melindungi data dari serangan sekaligus mempermudah proses pemulihan. Keunggulan utama: Restore data lebih cepat Pengelolaan lebih sederhana Kebijakan keamanan terpusat Contoh produk: HPE StoreOnce 7700 Fitur menariknya: Bisa membuka data backup dalam mode read-only Digunakan untuk analisis forensik (mencari penyebab serangan) Mengubah data backup menjadi insight yang berguna Cyber Resilience: Bukan Sekadar Produk Salah satu pesan utama dari HPE adalah: Keamanan siber bukan hanya soal membeli produk, tapi soal cara berpikir dan strategi. Cyber resilience mencakup: Jaringan Data Rencana pemulihan Semua harus terintegrasi dan siap digunakan saat terjadi serangan. Mengapa Pendekatan Ini Penting? Banyak perusahaan saat ini menghadapi masalah: Sistem keamanan terpisah-pisah Proses pemulihan yang lambat Kompleksitas yang tinggi Pendekatan HPE mencoba mengatasi ini dengan: Sistem yang terintegrasi Proses yang lebih sederhana Keamanan yang lebih kuat Kesimpulan Di tengah meningkatnya ancaman siber, perusahaan tidak bisa lagi mengandalkan solusi keamanan yang terpisah-pisah. Melalui pendekatan terintegrasi yang ditampilkan di RSA Conference 2026, Hewlett Packard Enterprise menunjukkan bahwa: Keamanan harus menyatu dengan infrastruktur Data harus selalu terlindungi Sistem harus siap pulih kapan saja Penutup Jika perusahaan ingin: Mengurangi risiko serangan Menjaga kelangsungan bisnis Menghadapi era AI dengan aman Maka pendekatan seperti yang ditawarkan HPE bisa menjadi solusi yang tepat. Karena di dunia digital saat ini: Bukan soal apakah serangan akan terjadi, tapi seberapa siap kita menghadapinya dan pulih dengan cepat. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan storage indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi storage.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!